DEFINICION DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

 El aprendizaje automático, o *machine learning* en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de sistemas capaces de aprender y mejorar a partir de la experiencia, sin ser explícitamente programados para ello. La idea es que estos sistemas puedan identificar patrones, tomar decisiones y realizar predicciones basadas en los datos con los que se entrenan. Hay varios tipos de aprendizaje automático, incluyendo:


1. Aprendizaje Supervisado: En este enfoque, el modelo se entrena con datos etiquetados. Por ejemplo, un modelo podría aprender a clasificar imágenes de gatos y perros si se le proporcionan imágenes etiquetadas como 'gato' o 'perro'.


2. Aprendizaje No Supervisado: Aquí, el modelo trabaja con datos no etiquetados. Su objetivo es descubrir patrones ocultos o agrupaciones en los datos, como identificar grupos naturales en un conjunto de datos de clientes.


3. Aprendizaje Semi-Supervisado y Aprendizaje por Refuerzo: Estos son enfoques híbridos. En el aprendizaje semi-supervisado, se utilizan tanto datos etiquetados como no etiquetados para el entrenamiento. En el aprendizaje por refuerzo, el modelo aprende a través de ensayo y error, recibiendo retroalimentación sobre sus acciones para maximizar algún tipo de recompensa o minimizar un castigo.


El aprendizaje automático se aplica en una amplia gama de campos, desde la detección de fraudes y la recomendación de productos hasta el diagnóstico médico y la conducción autónoma. Su importancia radica en la capacidad de los modelos para adaptarse y mejorar con la experiencia, lo que los hace particularmente útiles en entornos donde programar reglas explícitas sería extremadamente difícil o impracticable.





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